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JAXA 组织结构图
〔安全与任务保障高级首席官〕 KOHATA Hiroki 卫星应用和操作中心 (SAOC) MAEJIMA Hironori 月球和行星探索数据分析组 MURAKAMI Shinya
技术预测2025
Abedi，Mohamed Amin，Amirat的Cerif，Athavale，Mary Baker，Greg Byrd，Kyle Chard，Tom Coughlin，Izzat the Haj， Habl Goldman Alfredo，Mike Ignatowski，Lizy K. John。 Khed Mokhtar，Parro的暴民，Pasricha Sudeep，瑞典，Alexandra Polands，Marina Ruggieri，Tomy Sebastian，Farzin Shadpour，Shiabhh，Sinhahha。浴缸，Velicic Gordana，John Berth，Vana的Irene，Jeffrey Goas，Rod Waterhouse，Stefano Zanero，Ying Zhang。
Magic-Cryo-Em：磁珠上稀缺的大分子的结构测定
魔术 - 晶体：在异质样品中稀缺大分子的结构性确定Yasuhiro arimura 1,2*，hide A. Konishi 1，Hironori funabiki 1* 1* 1 1* 1 1* 1个伪装体和细胞生物学实验室，纽约州纽约州立大学，纽约州纽约州立大学。中心，美国华盛顿州西雅图市，98109-1024 *通信：funabih@rockefeller.edu，yarimura@rockefeller.edu或yarimura@fredhutch.org摘要冷冻冷冻级单 - 单点分析通常需要在0.05〜5.5.5.0 mg/ml上达到目标Macromolecule浓度，以下是iSMACromolecule浓度。在这里，我们设计了磁隔离和浓度（魔术）-cryo-em，这是一种能够对磁珠上捕获的靶标的直接结构分析，从而将目标的浓度需求降低到<0.0005 mg/ml。将魔术 - 晶体EM适应染色质免疫沉淀方案，我们表征了连接器组蛋白H1.8相关的核小体的结构变化，这些核小体是从异叶鸡蛋提取物中的相间和中期染色体分离出来的。将重复的选择组合以排除垃圾颗粒（Duster），这是一种去除低信噪比粒子颗粒的粒子策划方法，我们还解决了H1.8结合的核纤维蛋白NPM2的3D冷冻EM结构与与跨相染色体和露出不同的敞开和封闭的结构变体的3D冷冻EM结构。我们的研究表明，魔术 - 晶体EM对异质样品中稀缺的大分子的结构分析的实用性，并为H1.8与核小体关联的细胞周期调节提供了结构见解。关键字冷冻EM，磁珠，Xenopus鸡蛋提取物，核小体，接头组蛋白H1，核纤维蛋白
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法